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Enregistrement W1967092168 · doi:10.2136/vzj2013.07.0119

Numerical Modeling of Gas Flow in the Suncor Coke Stockpile Covers

2013· article· en· W1967092168 sur OpenAlexafffundabout
Belkacem Lahmira, Lee Barbour, Mingbin Huang

Notice bibliographique

RevueVadose Zone Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStockpileCokeLand reclamationEnvironmental scienceConvectionOil sandsAirflowHydrology (agriculture)GeologyGeotechnical engineeringMeteorologyWaste managementMaterials scienceGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The occurrence of thermally driven convective air flow within waste rock or natural soil profiles has been well established; however, the potential impact that convective air flow may have on water storage within reclamation soil covers has not been previously explored. We conducted a numerical modeling study to evaluate the effect that convective air flow may have on stored water within a soil reclamation cover placed over a coke stockpile at an oil sands mine in Alberta, Canada. Coke is a carbon, sand‐like byproduct of heavy oil processing. Two‐dimensional simulations of thermally driven convective air flow were conducted for two different field sites based on available field data. The elevated temperature within the coke stockpile resulted in the development of strong convective air flow cells that drew in drier atmospheric air over the lower slope positions while releasing it across the upper slope and plateau areas of the cover. The magnitude of the gas flux and the intensity of the convection within the cell were a function of the air permeability of the coke and cover material, the depth of the coke, and the slope of the stockpile. It was estimated that convective air movement through the cover could produce as much as 1 to 2 mm/d of enhanced drying of the cover in lower slope positions. Field observations of water content distributions within the cover provided corroboration that the cover has undergone enhanced drying at lower slope positions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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